LRU Cache

最新推荐文章于 2025-08-07 10:53:38 发布
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本文介绍了一种Least Recently Used (LRU) 缓存的数据结构设计与实现方法。该缓存支持get和set两种操作：get用于获取指定键对应的值；set用于设置或插入键值对。当缓存容量达到上限时，会移除最近最少使用的项以腾出空间。
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the

following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise
return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its
capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

【数据结构】LRU Cache {什么是LRU Cache？LRU Cache的实现}
52Herzt的博客
05-11 776
【数据结构】LRU Cache {什么是LRU Cache？LRU Cache的实现}
linux lru cache,LRU cache 算法
weixin_42106299的博客
05-26 345
上周末同学问了一些操作系统的问题，涉及到LRU cache，顺便复习了一下。LRU是least recently used的缩写，意思是最近最少使用，是一种内存页面置换算法。根据程序设计局部性的原则，如果一个页面在最近的一段时间一直没有被使用，那这个页面在将来一段时间内不会被用到的概率就比较大；同样的，如果一个页面最近频繁的被使用，那它在接下来也有很大概率会被用到(例如循环)。LRU 算法的基本原...
LRU Cache（C++）
sqm_C的博客
12-31 951
LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。什么是 Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用 DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。
DS高阶：LRU Cache
weixin_51142926的博客
05-18 1499
LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。
数据结构：LRU Cache
博客网站 https://async-area.com
10-14 1297
讲解以C++实现的数据结构LRUCache
【数据结构与算法】LRU Cache 算法实现
lirendada的博客
04-12 1255
​ LRU） 是一种淘汰策略的缩写，意思是最近最少使用，它是一种 Cache替换算法。​ 什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache， 内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。
【算法】 LRU Cache
m0_70811813的博客
03-20 2044
本期讲述了LUR算法的原理，通过OJ题来实现了该算法
LRU Cache缓存替换算法
最新发布
学习日记
08-07 1045
总之，LRU 是管理缓存空间的一种策略（当缓存满了，优先淘汰最久没被用过的数据）。Cache的容量有限，因此当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选 并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置O(1)的插入和 删除（维护数据使用顺序），使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)和快速访问。那这样的话如果更新的话，首先我们在哈希表里面找到key，然后通过它里面存的该元素在list中的迭代器，就可以直接修改list里面存放的数据。
高阶数据结构——LRU Cache
weixin_74310945的博客
08-09 1683
LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。
LRU Cache的简单C++实现
01-20
　LRU Cache是一个Cache的置换算法，含义是“近少使用”，把满足“近少使用”的数据从Cache中剔除出去，并且保证Cache中第一个数据是近刚刚访问的，因为这样的数据更有可能被接下来的程序所访问。 　LRU的应用比较...
Length of Last Word
Thinking
09-29 1676
Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defi
Rotate List
Thinking
09-11 1533
Given a list, rotate the list to the right by k places, where k is non-negative. For example: Given 1->2->3->4->5->nullptr and k = 2, return 4->5->1->2->3->nullptr. 思路。 1
Remove Nth Node From End of List
Thinking
09-11 1368
Given a linked list, remove the nthnode from the end of list and return its head. For example, Given linked list: 1->2->3->4->5, and n = 2. After removing the second node from the end, the linked li
Reverse Nodes in k-Group
Thinking
09-11 1194
Given a linked list, reverse the nodes of a linked list k at a time and return its modified list. If the number of nodes is not a multiple of k then left-out nodes in the end should remain as it is.
Implement strStr()
Thinking
09-24 1122
Implement strStr(). Returns a pointer to the first occurrence of needle in haystack, or null if needle is not part of haystack. 思路：暴力破解。也有比较高级的算法，如KMP
Merge Two Sorted Lists
Thinking
09-15 861
Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.
总结之树
Thinking
10-22 750
树有很多中，包括二叉树，平衡二叉树，查找二叉树，完全二叉树，
总结之链表
Thinking
02-10 695
链表的基本操作： 这里的head节点实际是一个dummy节点，第一个节点是从head->next开始的。这也是处理链表一个非常有效的方法。 这里的操作包括：创建空链表，建立链表（头插入，尾插入），找前驱节点，增加一个节点（节点之前/之后），第K个元素之前（之后）插入新节点，删除节点，链表reverse(头结点插入，产生一个新链表)，链表reverse(不产生新链表)，链表的显示，链表的摧毁
LRU cache
03-25
好的，用户想了解LRU缓存的工作原理和实现方法。首先，我需要回忆LRU的基本概念，确定LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用算法，常用于缓存淘汰策略。接下来，工作原理部分需要解释当缓存容量满时，如何...
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